Чем отличается архитектура Mixture of Experts от стандартной Dense в больших языковых моделях?

Архитектура Mixture of Experts (MoE) отличается от стандартной Dense в больших языковых моделях тем, что в MoE для обработки каждого входа активируется лишь небольшая часть параметров модели, в то время как в Dense все параметры задействуются при каждом входе. 25

Некоторые преимущества MoE:

• Увеличенная ёмкость модели. 5 MoE позволяет создавать модели с гораздо большим количеством параметров по сравнению с плотными моделями без пропорционального увеличения вычислительных затрат. 5
• Более быстрая тренировка и инференс. 5 Активируя лишь подмножество параметров, MoE-модели могут быть обучены быстрее, а также демонстрировать меньшую задержку во время инференса по сравнению с плотными моделями сопоставимого уровня возможностей. 5
• Специализация экспертов. 5 Это позволяет MoE-моделям лучше справляться с широким спектром задач и доменов, особенно в мультидоменных сценариях. 5
• Масштабируемость. 5 Можно увеличивать количество экспертов для решения более сложных проблем без резкого увеличения вычислительных затрат на каждый вход. 5

Однако у MoE есть и недостатки: даже при активации лишь части параметров все эксперты должны быть загружены в память, что может представлять собой значительное требование к оборудованию. 5